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基于驾驶行为分类的UBI费率厘定模型的开题报告
一、研究背景和意义
随着车联网和智能出行技术的不断发展，车载传感器、GPS等设备可获取到车辆的行驶数据，使得保险业的车辆保险也面临了前所未有的机遇和挑战。车险行业推出了基于驾驶行为的车险产品，又称行车记录仪车险或行车卫士UBI车险产品。具体来说，该产品采集车主的驾驶行为数据进行分析，并据此制定车险费率，实现了费率的个性化和灵活化。
从消费者的角度来看，理论上，保险公司可以给付出安全驾驶者的奖励，确实可以让消费者产生安全驾驶的动机，从而减少事故发生，提升道路交通安全性。同时，消费者可以通过参与行车记录仪车险计划，获取到个性化的保险费率，大大提升保险的合理性和透明度。
从车险公司的角度来看，行车记录仪车险，可以在实现保险精算和管理上优于传统车险产品，有利于保险公司精细化管理风险。在当前保险行业面临利润率下降、竞争加剧、产品同质化等问题时，车险公司推出行车记录仪车险具有很重要的意义，是一个突破口。
但是，当前车险市场存在不少问题：由于立案比比较低、赔付率不高，传统车险中大量无赔款优惠（NCD）导致个人保费高但市场累积风险出现问题；基于传统的车险行为分析方法难以实现车险个性化定价、广大车主习惯不同、驾驶环境多变等问题，这些限制了行车记录仪保险的市场推广和应用范围。
因此，如何基于驾驶行为数据进行车险费率厘定是当前车险行业需要解决的问题。本文将在此背景下，针对这一问题，提出一种基于驾驶行为分类的UBI费率厘定模型。
二、研究内容和方法
本文拟在分析行车记录仪车险的基础上，探讨一种基于驾驶行为分类的UBI费率厘定模型，其主要内容包括：
1、行车记录仪车险产品概述
行车记录仪保险的定义、发展历程、技术依托、市场现状等方面的总结分析，重点探讨与传统车险产品的区别、行车记录仪车险的目标消费人群、市场推广策略等问题。
2、驾驶行为数据采集和分析
分析行车记录仪获取的驾驶行为数据的类型、数据的准确性、采集的数据范围、数据处理方法等。针对驾驶行为数据的分析模型、算法、特征包含等问题，提出一个行车记录仪数据处理框架和分析方法。
3、基于驾驶行为分类的UBI费率厘定模型构建
提出一种基于驾驶行为分类的费率厘定模型，分类方法包含基于驾驶行为的K-Means聚类方法，对数据维度进行筛选，并输入基于决策树的分类器进行分类，最后得出每个用户的相关费率参数供个性化定价使用。
4、案例研究
通过案例分析，检验提出模型的有效性。本文将采用真实的行驶数据、真实的费率计算模型，以及真实的保险合同等数据来验证该模型的鲁棒性。
三、研究意义
1、个性化和精细化的汽车保险产品可以为保险公司提供可能的盈利增长点，同时也可以为个人保险消费者实现保险费率精准匹配，提升保险消费体验。
2、基于驾驶行为分类的费率厘定模型思路，对汽车保险新产品的研发和开发具有借鉴意义，可推广性、通用性和指导性强。
3、本文所提出的模型将有助于优化行车记录仪车险产品的差异化发展和市场销售，促进行车记录仪车险市场的稳定和可持续发展。